تکنیک‌های اصلی هوش مصنوعی مولدکه بایدبدانید
می 26, 2025
چطورمیشه بینایی و صدا روبه برنامه‌های هوش مصنوعی اضافه کرد؟
ژوئن 11, 2025
RAG: ناجی مدل‌های زبان بزرگ از توهم و فراموشی! 🧠✨
سلام به شما دوست عزیز! 😊 خیلی هم عالی که به سراغ یکی از داغ‌ترین و جذاب‌ترین مباحث دنیای هوش مصنوعی، یعنی بازیابی-تولید افزوده (RAG) اومدی. قول میدم یک گشت و گذار کامل، باحال و البته قابل فهم در این دنیای شگفت‌انگیز داشته باشیم. پس کمربندها رو ببند که می‌خوایم شروع کنیم! 🚀
احتمالا این روزها اسم مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مثل ChatGPT و امثالهم زیاد به گوشت خورده. این مدل‌ها غول‌های کلامی هستن که می‌تونن متن تولید کنن، به سوالات جواب بدن، کد بنویسن و کلی کارهای خفن دیگه انجام بدن. اما خب، هر چقدر هم که خفن باشن، بی‌نقص نیستن! دو تا از بزرگترین چالش‌هاشون ایناست:
- توهم (Hallucination) 😵💫: گاهی اوقات این مدل‌ها شروع می‌کنن به بافتن اطلاعات از خودشون! یعنی چیزهایی میگن که اصلا وجود خارجی نداره یا کاملا اشتباهه. مثل اون دوستی که تو جمع همیشه یه داستان عجیب و غریب تعریف می‌کنه که هیچکس نمی‌دونه از کجا آورده!
- دانش قدیمی/محدود: این مدل‌ها روی حجم عظیمی از داده آموزش دیدن، اما این داده‌ها یه تاریخی دارن. یعنی از اتفاقات و اطلاعات جدید بی‌خبرن. مثل یه کتاب تاریخ که فقط تا سال گذشته رو پوشش داده.
حالا اینجا RAG (Retrieval-Augmented Generation) مثل یه قهرمان وارد میشه تا این مشکلات رو حل کنه! 🦸♂️
RAG اصلا چی هست؟ 🤔 (تعریف ساده و خودمونی)
تصور کن می‌خوای یه امتحان خیلی سخت بدی. دو تا راه داری:
- راه اول (مثل LLM تنها): فقط به حافظه خودت و چیزهایی که قبلا خوندی اکتفا کنی. ممکنه بعضی چیزا یادت رفته باشه یا اصلا نخونده باشی.
- راه دوم (مثل RAG): علاوه بر حافظه خودت، یه جزوه خیلی خوب و مرتبط با سوالات امتحان هم بغل دستت داری (Open Book Exam!). هر وقت به سوالی برخوردی که جوابش رو دقیق نمی‌دونستی، اول یه نگاه به جزوه می‌ندازی، اطلاعات لازم رو پیدا می‌کنی و بعد با استفاده از اون اطلاعات و دانش خودت، یه جواب کامل و دقیق می‌نویسی. 📝📚
RAG دقیقا همین کار رو برای مدل‌های زبان بزرگ انجام میده!
به جای اینکه LLM فقط به دانش داخلی خودش تکیه کنه، RAG اول میره و از یه منبع اطلاعاتی خارجی (مثل اسناد شرکت شما، مقالات علمی، اخبار روز، یا هر پایگاه دانش دیگه‌ای) اطلاعات مرتبط با سوال کاربر رو بازیابی (Retrieve) می‌کنه. بعد، این اطلاعات بازیابی شده رو به همراه سوال اصلی کاربر، به LLM میده تا با افزودن (Augment) این اطلاعات، یه جواب خیلی بهتر، دقیق‌تر و مرتبط‌تر تولید (Generate) کنه.
چرا اینقدر RAG مهمه و بهش نیاز داریم؟ 💡
بیایید روراست باشیم، LLMها فوق‌العاده‌ان، اما محدودیت‌هاشون می‌تونه دردسرساز بشه. RAG به چند دلیل کلیدی خیلی مهمه:
- کاهش چشمگیر توهم (Hallucination Reduction): وقتی LLM به اطلاعات واقعی و مرتبط دسترسی داره، احتمال اینکه از خودش اطلاعات غلط بسازه خیلی کمتر میشه. ✅
- دسترسی به اطلاعات به‌روز و اختصاصی (Access to Current & Specific Knowledge): دیگه لازم نیست نگران باشیم که LLM از آخرین تحولات بی‌خبره. RAG می‌تونه از منابعی که دائما به‌روز میشن (مثل اخبار یا پایگاه داده محصولات شرکت) اطلاعات بگیره. همچنین می‌تونیم دانش اختصاصی یه سازمان رو بهش بدیم. 📅🏢
- افزایش شفافیت و قابلیت استناد (Improved Transparency & Citability): چون جواب‌ها بر اساس اطلاعات بازیابی شده تولید میشن، میشه به کاربر نشون داد که LLM از کدوم منابع برای پاسخگویی استفاده کرده. این برای اعتماد سازی عالیه. 📜
- مقرون‌به‌صرفه بودن نسبت به بازآموزی کامل (Cost-Effective): به‌روزرسانی دانش یه LLM با بازآموزی کامل (Full Retraining) خیلی پرهزینه و زمان‌بره. با RAG، فقط کافیه منبع اطلاعات خارجی رو به‌روز کنیم. 💰
- شخصی‌سازی بهتر (Better Personalization): میشه RAG رو طوری تنظیم کرد که از منابع اطلاعاتی مرتبط با یک کاربر خاص (مثلا تاریخچه خرید یا علاقه‌مندی‌هاش) استفاده کنه و پاسخ‌های کاملا شخصی‌سازی شده بده. 🎯
RAG چطوری کار می‌کنه؟ (سفر یک سوال در دنیای RAG) 🗺️
خب، بیایید یه نگاه دقیق‌تر به مراحل کار RAG بندازیم:
فرض کنید کاربر یه سوال می‌پرسه: “جدیدترین گوشی سامسونگ با دوربین ۱۰۸ مگاپیکسلی چیه و قیمتش چنده؟” 📱💸
مرحله اول: بازیابی (Retrieval) 🔍
- پردازش سوال کاربر: اول سوال کاربر به یه شکلی تبدیل میشه که برای جستجو مناسب باشه. معمولا از تکنیکی به نام جاسازی (Embeddings) استفاده میشه. جاسازی‌ها مثل اثر انگشت معنایی برای کلمات و جملات هستن. یعنی کلمات و جملاتی که معنی مشابهی دارن، جاسازی‌های نزدیک به هم خواهند داشت.
- جستجو در پایگاه دانش: سیستم RAG میره سراغ پایگاه دانش خارجی. این پایگاه دانش می‌تونه مجموعه‌ای از فایل‌های PDF، صفحات وب، پایگاه داده محصولات، یا حتی یک پایگاه داده برداری (Vector Database) خاص باشه که جاسازی‌های اسنادمون رو تو خودش ذخیره کرده.
- پیدا کردن اطلاعات مرتبط: با استفاده از جاسازی سوال کاربر، سیستم تو پایگاه دانش دنبال مرتبط‌ترین اطلاعات می‌گرده. مثلا تو مثال ما، دنبال اسنادی می‌گرده که کلمات “سامسونگ”، “گوشی”، “دوربین ۱۰۸ مگاپیکسل” و “قیمت” توش تکرار شده یا مفهوم مشابهی دارن. معمولا چند تا از مرتبط‌ترین قطعه متن (Chunks) انتخاب میشن.
مرحله دوم: افزایش (Augmentation) ➕
- آماده‌سازی ورودی برای LLM: حالا اطلاعات مرتبطی که در مرحله قبل پیدا شد (مثلا مشخصات چند مدل گوشی سامسونگ با دوربین ۱۰۸ مگاپیکسل و قیمت‌هاشون) به همراه سوال اصلی کاربر، ترکیب میشن و یک پرامپت (Prompt) جدید و غنی‌شده برای LLM ساخته میشه.
- این پرامپت چیزی شبیه این میشه:
مرحله سوم: تولید (Generation) 💡
- پاسخگویی توسط LLM: این پرامپت غنی‌شده به مدل زبان بزرگ (LLM) داده میشه. حالا LLM با داشتن اطلاعات دقیق و مرتبط، می‌تونه یه جواب خیلی خوب تولید کنه.
- مثلا LLM ممکنه اینطور جواب بده: “جدیدترین گوشی سامسونگ با دوربین ۱۰۸ مگاپیکسلی، مدل Y هست که در تاریخ بهمان عرضه شده و قیمتش ۲۵ میلیون تومانه. البته مدل X هم با دوربین مشابه و قیمت ۲۰ میلیون تومان موجوده که کمی قدیمی‌تره.”
می‌بینید؟ به همین سادگی (البته در تئوری! 😉) RAG کیفیت جواب‌های LLM رو متحول می‌کنه.
کلمات کلیدی مهم در دنیای RAG 🔑
برای اینکه بتونید بیشتر در مورد RAG مطالعه کنید و با متخصصین این حوزه هم‌کلام بشید، خوبه که با این کلمات کلیدی آشنا باشید:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): بازیابی-تولید افزوده (خود عبارت اصلی!)
- Large Language Models (LLMs): مدل‌های زبان بزرگ
- Vector Database / Vector Store: پایگاه داده برداری (برای ذخیره و جستجوی جاسازی‌ها)
- Embeddings: جاسازی‌ها (نماینده‌های عددی و معنایی متن)
- Semantic Search: جستجوی معنایی (جستجو بر اساس مفهوم، نه فقط کلمات کلیدی)
- Knowledge Base: پایگاه دانش (منبع اطلاعات خارجی)
- Chunking: قطعه‌قطعه کردن اسناد بزرگ به بخش‌های کوچکتر برای پردازش بهتر.
- Prompt Engineering: مهندسی پرامپت (هنر نوشتن دستورات موثر برای LLMها)
- Hallucination: توهم (تولید اطلاعات نادرست توسط LLM)
- Context Window: پنجره زمینه (مقدار اطلاعاتی که LLM می‌تونه در یک لحظه پردازش کنه)
- Fine-tuning: تنظیم دقیق (یکی از روش‌های سفارشی‌سازی LLM، که RAG می‌تونه مکمل یا جایگزین بهینه‌تری براش باشه)
مثال‌های کاربردی از RAG در دنیای واقعی 🌍
RAG فقط یه مفهوم تئوری نیست، بلکه کاربردهای عملی فوق‌العاده‌ای داره:
- چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری فوق هوشمند 🤖💬:
- مثال: شما از چت‌بات شرکت بیمه‌تون می‌پرسید: “شرایط فسخ قرارداد بیمه عمر من چیه؟”
- RAG چکار می‌کنه؟ سیستم RAG میره تو پایگاه دانش شرکت (که شامل تمام قراردادها و قوانین بیمه است)، بخش مربوط به قرارداد بیمه عمر شما و شرایط فسخ رو پیدا می‌کنه و بعد LLM با استفاده از این اطلاعات، جواب دقیق و شخصی‌سازی شده به شما میده.
- سیستم‌های پرسش و پاسخ روی اسناد سازمانی 📂❓:
- مثال: یه کارمند جدید تو شرکت از سیستم داخلی می‌پرسه: “سیاست شرکت در مورد مرخصی استعلاجی چیه؟”
- RAG چکار می‌کنه؟ RAG فایل‌های مربوط به آیین‌نامه‌های داخلی و منابع انسانی رو جستجو می‌کنه و جواب دقیق رو به کارمند میده، حتی شاید لینک به خود سند رو هم ارائه بده.
- تولید محتوای مبتنی بر داده‌های خاص 📈✍️:
- مثال: یه تحلیلگر بازار می‌خواد خلاصه‌ای از آخرین گزارش فروش شرکت به همراه نمودارهای کلیدی بنویسه.
- RAG چکار می‌کنه؟ RAG به گزارش‌های فروش و داده‌های عددی دسترسی پیدا می‌کنه و به LLM کمک می‌کنه تا یه خلاصه دقیق و داده‌محور تولید کنه.
- ابزارهای کمکی برای تحقیق و توسعه (R&D) 🔬💡:
- مثال: یه محقق داروسازی دنبال مقالاتی در مورد عوارض جانبی یه داروی خاص می‌گرده.
- RAG چکار می‌کنه؟ RAG در پایگاه داده‌های عظیم مقالات علمی (مثل PubMed) جستجو می‌کنه و مرتبط‌ترین مقالات رو برای محقق پیدا و خلاصه می‌کنه.
چالش‌های پیش روی RAG (هنوز همه چیز گل و بلبل نیست!) 🤔
با وجود تمام مزایا، RAG هم چالش‌های خودشو داره:
- کیفیت بازیابی (Retrieval Quality): اگه مرحله بازیابی خوب عمل نکنه و اطلاعات نامرتبط یا ناقصی رو به LLM بده، جواب نهایی هم خوب از آب در نمیاد. (آشغال بدی، آشغال تحویل می‌گیری!)
- پیچیدگی پیاده‌سازی (Implementation Complexity): راه‌اندازی یه سیستم RAG کامل، نیازمند تخصص در زمینه‌های مختلف مثل پردازش زبان طبیعی، پایگاه داده‌های برداری و مهندسی نرم‌افزاره.
- مدیریت پایگاه دانش (Knowledge Base Management): به‌روز نگه داشتن و مدیریت پایگاه دانش خودش یه چالش بزرگه.
- تاخیر (Latency): چون یه مرحله بازیابی به فرآیند اضافه میشه، ممکنه پاسخگویی کمی بیشتر از LLM تنها طول بکشه. البته با بهینه‌سازی‌ها میشه این تاخیر رو به حداقل رسوند.
آینده RAG: چه چیزی در انتظار ماست؟ 🚀🌟
دنیای RAG به سرعت در حال پیشرفته. محققان و مهندسان دارن روی روش‌های بهتری برای:
- بازیابی هوشمندتر: استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌تر برای پیدا کردن دقیق‌ترین اطلاعات.
- ترکیب اطلاعات از منابع مختلف: توانایی RAG برای استفاده همزمان از چندین پایگاه دانش.
- RAG تعاملی: جایی که LLM می‌تونه سوالات بیشتری برای شفاف‌سازی از سیستم بازیابی بپرسه.
- کاهش بیشتر توهم: حتی با اطلاعات بازیابی شده، گاهی LLMها ممکنه خلاقیت بیش از حد به خرج بدن!
مطمئن باشید که RAG نقش کلیدی در آینده هوش مصنوعی و نحوه تعامل ما با اطلاعات بازی خواهد کرد.
نتیجه‌گیری: RAG، دوست باهوش LLMها! 😊🤝
خب دوستان، امیدوارم این سفر به دنیای بازیابی-تولید افزوده (RAG) براتون مفید و جذاب بوده باشه. RAG یه تکنولوژی قدرتمنده که به مدل‌های زبان بزرگ کمک می‌کنه تا از یه “دانشمند همه‌چیزدان ولی کمی فراموشکار و خیال‌پرداز” به یه “دستیار تحقیق خبره و قابل اعتماد” تبدیل بشن.
این تکنیک با فراهم کردن دسترسی به اطلاعات خارجی، به‌روز و قابل استناد، درها رو به روی کاربردهای جدید و هیجان‌انگیزی برای LLMها باز می‌کنه و به ما کمک می‌کنه تا از قدرت فوق‌العاده هوش مصنوعی به شکل مفیدتر و ایمن‌تری بهره‌مند بشیم.
اگه سوال یا نظری در مورد RAG دارید، حتما در بخش نظرات مطرح کنید. خوشحال میشم با هم بیشتر در این مورد گپ بزنیم! 👇
موفق و پیروز باشید! ✨
پیاده‌سازی RAG
پر کردن مخزن دانش
ابتدا به مقداری داده دانشی برای ذخیره نیاز داریم. ما از کلاس POCO که نشان‌دهنده فیلم‌ها است استفاده خواهیم کرد.
استفاده از ویژگی‌هایی مانند این
[VectorStoreRecordKey]، نگاشت اشیاء POCO به مدل‌های داده زیربنایی آنها را برای پیاده‌سازی‌های فروشگاه بردار آسان‌تر می‌کند.البته ما به آن داده‌های دانشی نیاز داریم. فهرستی از
Movieاشیاء ایجاد کنید وInMemoryVectorStoreمجموعه‌ای از فیلم‌ها را در آن قرار دهید.
استفاده از ویژگی‌هایی مانند این
[VectorStoreRecordKey]، نگاشت اشیاء POCO به مدل‌های داده زیربنایی آنها را برای پیاده‌سازی‌های فروشگاه بردار آسان‌تر می‌کند.البته ما به آن داده‌های دانشی نیاز داریم. فهرستی از
Movieاشیاء ایجاد کنید وInMemoryVectorStoreمجموعه‌ای از فیلم‌ها را در آن قرار دهید.
وظیفه بعدی ما این است که مخزن دانش ( movieDataشیء) خود را به جاسازی‌ها تبدیل کنیم و سپس آنها را در مخزن برداری درون حافظه ذخیره کنیم. وقتی جاسازی‌ها را ایجاد می‌کنیم، از یک مدل متفاوت استفاده خواهیم کرد – یک مدل جاسازی‌ها به جای یک مدل زبانی.
شیء مولد ما از IEmbeddingGenerator<string, Embedding<float>>نوع است. این بدان معناست که ورودی‌ها stringو خروجی‌های را انتظار دارد Embedding<float>. ما دوباره از GitHub Models استفاده می‌کنیم و این به معنی پکیج Microsoft.Extensions.AI.AzureAIInference است . اما می‌توانید به راحتی از Ollama یا Azure OpenAI نیز استفاده کنید.
🗒️ توجه: معمولاً شما فقط یک بار برای مخزن دانش خود جاسازی ایجاد می‌کنید و سپس آنها را ذخیره می‌کنید. این کار هر بار که برنامه را اجرا می‌کنید انجام نمی‌شود. اما از آنجایی که ما از یک مخزن درون حافظه‌ای استفاده می‌کنیم، باید این کار را انجام دهیم زیرا داده‌ها هر بار که برنامه مجدداً راه‌اندازی می‌شود، پاک می‌شوند.
حالا برای مرحله بازیابی. ما باید از مخزن دانش برداری شده پرس و جو کنیم تا مرتبط‌ترین اطلاعات را بر اساس درخواست کاربر پیدا کنیم. و برای پرس و جو از مخزن دانش برداری شده، باید درخواست کاربر را در یک بردار جاسازی قرار دهیم.
حالا به بخش تولید RAG می‌رسیم. اینجا جایی است که ما به مدل زبان، زمینه اضافی که بخش بازیابی پیدا کرده است را ارائه می‌دهیم تا بتواند پاسخ را بهتر تدوین کند. این بسیار شبیه تکمیل چت‌هایی است که قبلاً دیده‌ایم – با این تفاوت که اکنون ما درخواست کاربر و اطلاعات بازیابی شده را به مدل ارائه می‌دهیم.
اگر از قبل به خاطر داشته باشید، ما ChatMessageهنگام انجام مکالمه با مدل که نقش‌های System ، User و Assistant را دارد، از اشیاء استفاده می‌کنیم. اغلب اوقات احتمالاً نتایج جستجو را به عنوان یک پیام کاربر تنظیم خواهیم کرد .
بنابراین می‌توانیم هنگام پیمایش نتایج جستجوی برداری، کاری شبیه به موارد زیر انجام دهیم:
حالا که متوجه شدید پیاده‌سازی RAG به چه چیزهایی نیاز دارد، می‌توانید ببینید که چگونه می‌تواند ابزاری قدرتمند در برنامه‌های هوش مصنوعی شما باشد. این ابزار می‌تواند پاسخ‌های دقیق‌تر، اطلاعات به‌روزتر و دانش تخصصی‌تری را در اختیار کاربران شما قرار دهد.
👉 در ادامه، بیایید در مورد افزودن بینایی و صدا به برنامه‌های هوش مصنوعی خود بیاموزیم .